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AI+智慧车牌识别系统是从车牌中捕捉视频或图像并实时转换为数字信息的能力，是一种广泛应用于车辆管理的AI技术，广泛应用于无票停车、自动收费、ITS、被盗车辆检测、智能收费等多种应用，在机器学习(ML)和深度学习(DL)发现新的进步方式之前，AI+智慧车牌识别系统逐年得到改进。
摄像头是AI+智慧车牌识别系统的重要组成部分。例如，摄像头捕捉停止或移动车辆的车牌号码，并帮助识别可疑车辆。相机可以放置在静态物体上或安装在车辆上。将固定式AI摄像放置在固定位置，可以记录所有进入道路特定区域的汽车。特别难监控一条有两条或两条以上车道，每条车道有相反交通的道路。一次只有一个摄像头捕捉数据，司机很容易通过交通摄像头而不注意，摄像头也不会捕捉到任何事故。这个问题的最佳解决方案是在不同的位置安装多个AI摄像头，同时记录所有这些摄像头。
最重要的是，AI摄像头可以通过视频拍摄车辆。视频可以立即上传到服务器，以便将所有信息存储在以后查看的地方。一旦摄像头捕捉到车牌图像，系统将使用特殊的人工智能算法将其转换为数字(机器可读)字符。为了正确识别车牌，我们必须教算法从不同类型的车牌中读取不同的车牌设计，有些车牌看起来像O，其他车牌看起来像0。
因此，LPR是关于了解每个可能的车牌变化，并根据许多区域修改读取字符。算法需要知道期望是什么。
AI+智慧车牌识别系统虽然看起来是实时的(毫秒内完成)，但车牌识别是一个四阶段的过程，首先车牌定位，在整个图像中找到车牌，忽略不必要的数据，专注于字符。然后进行字符分割，分离包含每个字符的精确区域，以分别识别它们，以便进行字符识别，从之前确定的各个区域识别字符，区域句法纠正了识别明显相同字符(I、1.O、0.B、8等)的歧义。
AI+智慧车牌识别系统神经网络引擎的新进展可以帮助车牌识别技术从它识别的每个车牌中学习。工作人员使用大量数据提供信息，并为人工智能提供经验，这使他们更聪明，因此更准确。读取的数据越多，识别车牌的机会就越大，从而帮助车辆识别达到近100%的准确率。
